一、问题的提出

现在有如下一个Excel表：

上述Excel表中8万多条数据，记录的都是三年以来花菜类的销量，现在要求按月汇总实现统计每个月花菜类的销量总和，如果使用Python的话要给出代码。

二、问题的解决

1.首先可以用透视表的方法解决这个问题，可能相对简单一些。采用透视表的话，我们根据ChatGPT的回答，可以采用下面的方法：

2. 然后就是采用python中的pandas来解决。这里面涉及到Excel表的读取、清洗、汇总、统计，再写入到Excel表。过分析，借助于ChatGPT我写了以下代码。如果要想使生成的代码更加准确，可以把部分Excel表的内容复制给ChatGPT对话框里，然后让它学习，并根据我们给出的指令写出Python代码就可以。

有时，ChatGPT给出代码可能无法运行，而且报错的可能性很大，这时，我们就把bug信息再回复给它，甚至一句话都不要说，它给你寻找解决办法，并且把最后的修改代码返回来。

多数情况下的问题原因是我们的描述不够清楚，造成ChatGPT在理解上有误。这时还要继续追问，对代码继续进行修正。比如我第一次提问时，让它汇总月度总销量，但是后来发现客户要求的是汇总三年中每一个月份的销量，这就要对它进一步提问，让它对已经生成的代码进行修改：

三、代码展示

最终，我经过调试、修改、增添写入Excel表的功能，最终形成以下带有注释的代码。

import pandas as pd
#读取Excel，以第三行为标题
df = pd.read_excel("花菜类.xlsx",header=2)

#找到不规则日期所在行
irregular_date_rows = df[~df['销售日期'].str.match('\d{4}-\d{2}-\d{2}', na=True)]

#print("不规则日期所在行：",irregular_date_rows)

# 删除不规则日期的行
df = df.drop(irregular_date_rows.index)

# 转化日期格式
df['销售日期'] = pd.to_datetime(df['销售日期'])

# 创建一个新列 '销售月份'，用于存储销售日期的月份信息
df['销售月份'] = df['销售日期'].dt.month
df['销售年份'] = df['销售日期'].dt.year

#使用 groupby 和 sum 计算每个月的销售量总和
#monthly_sales = df.groupby('销售月份')['求和项:销量(千克)'].sum()

#使用 groupby 和 sum 计算每年每个月的销售量总和
monthly_sales = df.groupby(['销售年份', '销售月份'])['求和项:销量(千克)'].sum()

# 打印结果 monthly_sales
monthly_sales.to_excel("求和项.xlsx")

下面是统计后的结果：